機器學習在綫:解析阿裏雲機器學習平颱 楊旭 9787121318696 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊旭 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 阿裏雲
• 人工智能
• 數據科學
• Python
• 雲計算
• 算法
• 實踐
• 平颱
• 楊旭

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121318696

商品編碼：20222997116

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-08-01

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基本信息

書名:機器學習在綫:解析阿裏雲機器學習平颱

定價：79.00元

售價：45.03元,便宜33.97元,摺扣57

作者:楊旭

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-08-01

ISBN：9787121318696

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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《機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱》以機器學習中的典型案例為主綫，條分縷析梳理阿裏雲的平颱功能，講解如何用阿裏雲的機器學習平颱來實現各類應用，包括商傢作弊檢測、生存預測、信用風險預測、用戶購買行為預測等，並完整地介紹瞭機器學習的基本原理與實踐技巧。

內容提要

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以機器學習中的典型案例為主綫，條分縷析梳理阿裏雲的平颱功能，講解如何用阿裏雲的機器學習平颱來實現各類應用，包括商傢作弊檢測、生存預測、信用風險預測、用戶購買行為預測等，並完整地介紹瞭機器學習的基本原理與實踐技巧。

目錄

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作者介紹

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2004年獲南開大學數學博士學位；隨後在南開大學信息學院從事博士後研究工作；2006年加入微軟亞洲研究院，進行符號計算、大規模矩陣計算及機器學習算法研究；2010年加入，從事大數據相關的統計和機器學習算法研發。著有《重構大數據統計》。

文摘

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序言

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《精通AI：人工智能算法與應用實踐》 內容概要 《精通AI：人工智能算法與應用實踐》是一本麵嚮廣大AI愛好者、開發者、數據科學傢以及希望深入瞭解人工智能技術並將其應用於實際業務的專業人士的深度技術書籍。本書旨在係統性地講解人工智能的核心算法原理，並結閤豐富的實戰案例，引導讀者掌握從數據預處理、模型構建到部署優化的完整AI開發流程。全書聚焦於當前主流的AI技術，涵蓋瞭機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等關鍵領域，力求為讀者構建一個紮實而全麵的AI知識體係。 核心技術與算法解析 本書的首部分將從機器學習的基礎概念齣發，深入剖析監督學習、無監督學習和強化學習的理論基石。讀者將詳細瞭解綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升等經典監督學習算法的數學原理、優缺點及適用場景。對於無監督學習，本書將重點講解聚類算法（如K-Means、DBSCAN）和降維技術（如PCA、t-SNE），闡述它們如何幫助我們發現數據中的潛在結構和模式。強化學習部分，則會介紹馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-Learning、SARSA以及深度強化學習（DRL）的初步概念，為理解更復雜的智能體行為提供基礎。 隨著AI技術的飛速發展，深度學習已成為不可或缺的核心驅動力。本書的第二部分將全麵而細緻地介紹深度學習的各項關鍵技術。從多層感知機（MLP）的構建，到捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的強大應用，再到循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在序列數據處理中的關鍵作用。本書將不僅講解這些模型的架構和工作原理，還會深入探討激活函數、損失函數、優化器（如SGD、Adam）、正則化技術（如Dropout、L1/L2正則化）以及模型評估與調優的關鍵策略。此外，對於近年來興起的Transformer模型及其在自然語言處理（NLP）領域的革命性影響，本書也將給予詳盡的闡述，包括其自注意力機製（Self-Attention）的設計理念和實際應用。 自然語言處理（NLP） 本書的第三部分將聚焦於自然語言處理（NLP）這一AI的重要分支。讀者將學習如何處理和理解文本數據，包括分詞、詞性標注、命名實體識彆、句法分析等基礎任務。本書將詳細介紹詞嚮量模型（如Word2Vec、GloVe、FastText）的原理與應用，以及如何利用這些技術捕捉詞語之間的語義關係。在此基礎上，將進一步探討文本分類、情感分析、機器翻譯、文本生成、問答係統等高級NLP任務的實現方法。通過對經典NLP模型（如RNN、LSTM）和基於Transformer的模型（如BERT、GPT係列）的深入講解，讀者將能夠掌握構建強大NLP應用的完整流程。 計算機視覺（CV） 第四部分將深入探討計算機視覺（CV）領域。本書將從圖像的錶示與處理入手，介紹邊緣檢測、特徵提取（如SIFT、SURF）等基本技術。然後，重點講解捲積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的廣泛應用。讀者將學習如何使用LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典CNN架構，並瞭解其演進過程和核心創新。此外，本書還將涵蓋目標檢測算法（如R-CNN係列、YOLO、SSD）和圖像分割技術（如U-Net）的原理與實現。通過豐富的實例，讀者將能夠理解如何構建高效的計算機視覺係統，以識彆、理解和分析圖像內容。 模型部署與優化 掌握算法原理和模型構建隻是AI應用的第一步，如何將模型高效地部署到生産環境中並持續優化，是決定AI項目成敗的關鍵。本書的第五部分將重點關注模型部署與優化。讀者將學習模型服務化的技術，瞭解如何利用RESTful API、gRPC等協議將訓練好的模型封裝成可供調用的服務。此外，本書還將介紹模型壓縮技術（如量化、剪枝）和模型推理加速框架（如TensorRT、OpenVINO），以提高模型在資源受限環境下的運行效率。對於模型性能的監控、A/B測試、在綫學習和持續集成/持續部署（CI/CD）等 MLOps（Machine Learning Operations）相關概念，本書也將進行介紹，幫助讀者構建健壯且可維護的AI生産流水綫。 實戰案例與應用場景 《精通AI：人工智能算法與應用實踐》的最大亮點在於其豐富的實戰案例。本書的每一章節都會結閤實際問題，演示如何應用所學的算法和技術來解決問題。例如，在講解監督學習時，會以房價預測或客戶流失預測為例；在介紹深度學習和計算機視覺時，會以圖像識彆、人臉檢測或自動駕駛感知係統為例；在討論NLP時，會以智能客服、輿情分析或內容推薦為例。這些案例不僅能幫助讀者鞏固理論知識，更能讓他們直觀地理解AI技術在各行各業的落地價值，激發其創新思維，為解決實際業務挑戰提供靈感。 目標讀者 AI初學者與愛好者： 希望係統學習AI基礎理論和核心算法，打下堅實基礎。 軟件工程師與開發者： 期望將AI技術融入現有應用或開發新的AI驅動産品。 數據科學傢與分析師： 想要深入理解AI模型的工作原理，提升模型構建與調優能力。 在校學生： 學習人工智能相關課程，尋求理論與實踐相結閤的學習資料。 對AI應用感興趣的企業決策者和産品經理： 希望瞭解AI的潛力，為業務發展規劃AI戰略。 本書的價值 《精通AI：人工智能算法與應用實踐》不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠激發讀者創造力、賦能讀者解決實際問題的指南。本書力求用清晰易懂的語言，結閤嚴謹的數學推導和生動的代碼示例，帶領讀者循序漸進地掌握AI的核心技術。通過本書的學習，讀者將能夠： 構建堅實的AI理論基礎： 深刻理解主流AI算法的數學原理和邏輯。 掌握AI模型的設計與實現： 能夠獨立構建、訓練和評估各類AI模型。 提升AI應用的實戰能力： 能夠將AI技術應用於實際業務場景，解決復雜問題。 跟進AI技術發展前沿： 瞭解最新的AI研究成果和技術趨勢。 為職業發展奠定基礎： 成為一名具備競爭力的人工智能專業人纔。 本書的編寫團隊由多位在AI領域擁有豐富理論研究和項目實踐經驗的專傢組成，他們將多年積纍的寶貴經驗傾注於本書之中，確保內容的權威性、前沿性和實用性。希望本書能夠成為您探索人工智能世界的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名還在學習探索階段的從業者，我一直在尋找能夠真正幫助我“落地”知識的書籍。市麵上關於機器學習的理論書籍很多，但真正能夠結閤具體平颱，提供實踐指導的卻相對較少。當我看到這本書的書名時，腦海中立刻閃過無數個關於“如何用”的疑問。我非常希望這本書能夠詳細介紹阿裏雲機器學習平颱的各項能力，例如數據準備、特徵工程、模型選擇、訓練優化以及最終的模型部署和監控等環節。我想瞭解，它是否能提供一些詳細的操作截圖和代碼示例，讓我能夠跟著書中的步驟一步步完成一個完整的機器學習項目。我更希望它能夠分享一些在使用該平颱時可能會遇到的常見問題及其解決方案，這對於初學者來說至關重要，可以大大縮短摸索的時間。

評分☆☆☆☆☆

我的閱讀習慣偏嚮於實用主義，我總是希望我所閱讀的技術書籍能夠直接解決我在實踐中遇到的問題。這本書的書名“機器學習在綫：解析阿裏雲機器學習平颱”正好契閤瞭我的需求。我非常好奇，它將如何“解析”這個平颱，是否會從最基礎的概念講起，然後逐步深入到高級功能？我希望能看到書中能夠提供一些關於平颱在實際業務場景中的應用案例，例如在推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等領域的成功實踐。我期待它能夠幫助我理解，如何將我們日常工作中遇到的數據問題，通過這個平颱轉化為可行的機器學習解決方案。我希望它不僅僅是一本介紹功能的書，更是一本能夠激發我思考、幫助我解決實際問題的“操作手冊”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，采用瞭一種簡潔而又現代的風格，主色調是科技藍，點綴著流動的綫條，仿佛預示著數據在平颱中的脈絡。當拿到手裏時，它的重量和紙質都給我一種紮實的感覺，封麵的字體清晰，書名和作者信息排版得當，給人一種專業且值得信賴的印象。我是一個對機器學習領域抱有濃厚興趣的普通讀者，平日裏也會關注一些技術動態，但對於實際操作，尤其是如何將理論轉化為實踐，還存在一些模糊的地方。最近聽聞阿裏雲在機器學習平颱方麵有著不錯的錶現，所以看到這本書的書名，立刻就被吸引瞭。我腦海中浮現的，是它能夠像一個經驗豐富的嚮導，帶著我一步步走進這個復雜而迷人的世界。我期待書中能夠清晰地講解如何利用這個平颱來構建、訓練和部署機器學習模型，那些我曾經在各種文章和課程中學到的理論，能否在這裏找到一個具體、可視化的落地之處？我希望它能不僅僅是理論的堆砌，而是能夠提供切實可行的操作指南，讓我能夠真正“上手”去感受機器學習的魅力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名給我一種“專業指導”的感覺。我一直認為，想要真正掌握一項技術，僅僅瞭解理論是不夠的，還需要有與之匹配的工具和平颱。阿裏雲機器學習平颱在我看來，就是這樣一個能夠承載和實現機器學習想法的強大工具。我特彆期待書中能夠深入解析平颱的核心組件和工作流程，比如它如何進行分布式訓練，如何管理實驗，如何進行模型評估和版本控製等等。我希望能從中學習到如何更有效地利用這個平颱來處理真實世界中的數據，並構建齣高性能的機器學習模型。我期望這本書能夠為我提供一套清晰的學習路徑，讓我能夠循序漸進地掌握平颱的使用技巧，最終能夠獨立完成復雜的機器學習項目，而不是停留在淺嘗輒止的層麵。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對“解析”這個詞有著很高的期待。在我的認知裏，解析意味著剝絲抽繭，將復雜的事物分解成易於理解的部分。而“阿裏雲機器學習平颱”這個具體的技術名詞，又讓我對它的實用性充滿瞭好奇。我之前嘗試過一些開源的機器學習框架，雖然學到瞭不少東西，但總覺得離實際的應用場景還有一段距離，尤其是當涉及到大規模數據處理和模型部署時，會感到力不從心。這本書如果能夠深入淺齣地講解阿裏雲機器學習平颱的架構、核心功能以及使用流程，那對我來說將是巨大的福音。我尤其關心它是否能提供一些案例分析，比如如何用這個平颱解決實際業務問題，甚至是不同行業是如何利用這個平颱來提升效率和創新的。我很想知道，書中的內容是否能幫助我打通“理論到實踐”的最後一公裏，讓我能夠更自信地在工作中應用機器學習技術。